快速配置
开始使用 Gemma 4 构建应用
选择你喜欢的平台，几分钟内即可运行 Gemma 4。
1
选择模型型号
E2B/E4B 适用于移动/边缘端，26B MoE 适合快速推理，31B Dense 追求最高质量。
2
选择部署平台
Hugging Face Transformers、用于本地推理的 Ollama，或者用于即时云端访问的 Google AI Studio。
3
下载并运行
模型权重基于 Apache 2.0 协议 —— 商业和研究用途均免费。
# 安装 Ollama: https://ollama.com
ollama pull gemma4:27b
ollama run gemma4:27bfrom transformers import pipeline
import torch
pipe = pipeline(
"image-text-to-text",
model="google/gemma-4-31b-it",
device="cuda",
torch_dtype=torch.bfloat16,
)
messages = [
{"role": "user", "content": [
{"type": "text", "text": "用简单的语言解释量子纠缠。"}
]}
]
output = pipe(text=messages, max_new_tokens=512)
print(output[0]["generated_text"][-1]["content"])Hardware Guide
| Hardware | Recommended Model | Setup |
|---|---|---|
| Android / iPhone | E2B or E4B | Google AI Edge Gallery app |
| Raspberry Pi / Jetson Nano | E2B | LiteRT-LM or llama.cpp |
| Gaming GPU 8-16GB VRAM | 26B MoE (quantized) | Ollama or LM Studio |
| Gaming GPU 24GB+ VRAM | 31B Dense (quantized) | Ollama or LM Studio |
| Single H100 80GB (fp16) | 31B Dense (full precision) | vLLM or Hugging Face |
| Google Colab Free | 26B MoE (int4) | Hugging Face Transformers |